https://paramiweb.com/usuarios/admin-2/actividad/ Canal RSS para Lorenzo. Thu, 09 Apr 2026 21:27:45 +0000 https://buddypress.org/?v= es 30 hourly 2 439cebafb261945610ea8e0b90ee8cef https://paramiweb.com/grupos/nocode/forum/topic/herramientas-nocode/#post-202723 Thu, 09 Apr 2026 14:56:11 +0000 Todas las aplicaciones citadas en el anterior post ya utilizan INTELIGENCIA ARTIFICIAL 😉

]]> 0 b3ab4fad167236601151e7710fabd627 https://paramiweb.com/foro/debate/plugin-pagespeed-ninja/#post-202722 Thu, 09 Apr 2026 12:46:22 +0000 El plugin Page Speed Ninja lleva 2 años sin actualizarse, lo que lo hace irrelevante por muy bueno que fuera en su momento. Siempre tener en cuenta este tipo de creaciones que tienen arrancadas de caballo y parada de burro.

]]> 0 45f72a074fc42e0cfda2797509d3f84a https://paramiweb.com/grupos/nocode/forum/topic/crear-una-app-sin-usar-codigo/#post-202612 Sat, 21 Mar 2026 11:06:11 +0000 La inteligencia artificial, comúnmente llamada IA, gana la partida a estas herramientas para crear Apps
Claude es un ejemplo que avanza a pasos de gigante para desplazar a Chat-GPT y auparse al primer lugar de las principales IA de hoy en día. Digo “Hoy en día”, porque al paso que va esto, en veinticuatro horas, todo esto puede cambiar.

]]> 0 28e03555e04c37d27d34e512455cd49b https://paramiweb.com/?p=202609 Sat, 21 Mar 2026 10:59:24 +0000 Definición y Aplicaciones de LLMs Los Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs, por sus siglas en inglés: Large Language Models) son modelos de inteligencia artificial diseñados para comprender y generar texto similar al humano. Se basan en redes neuronales profundas y se entrenan con cantidades masivas de datos de texto para aprender patrones lingüísticos, gramática, semántica y conocimiento del mundo. Aquí te presento algunos aspectos clave sobre los LLMs: Cómo funcionan Entrenamiento masivo: Se alimentan con vastos conjuntos de datos de texto, como libros, artículos, sitios web y más. Redes neuronales Transformer: La mayoría utiliza una arquitectura de red neuronal llamada “Transformer”, que es muy eficaz para procesar secuencias de datos como el lenguaje. Aprendizaje auto supervisado: Aprenden a predecir la siguiente palabra en una secuencia, lo que les permite comprender el contexto y generar texto coherente. Gran número de parámetros: Estos modelos tienen miles de millones, e incluso billones, de parámetros, que son variables internas que ajustan durante el entrenamiento para mejorar su rendimiento. Para qué se utilizan Los LLMs tienen una amplia gama de aplicaciones, incluyendo: Generación de texto: Escribir correos electrónicos, artículos, poemas, guiones y otros tipos de contenido. Chatbots y asistentes virtuales: Crear agentes conversacionales más naturales e inteligentes. Traducción automática: Traducir texto entre diferentes idiomas. Resumen de texto: Condensar textos largos en resúmenes concisos. Respuesta a preguntas: Responder preguntas de manera informativa y contextual. Generación de código: Ayudar a los programadores a escribir código. Análisis de sentimientos: Determinar la opinión o emoción expresada en un texto. Clasificación de texto: Categorizar textos según su tema o contenido. Ejemplos de LLMs GPT-3, GPT-4 y GPT-4o (OpenAI): Algunos de los modelos más potentes y conocidos, utilizados en una variedad de aplicaciones, incluyendo ChatGPT. Gemini (Google DeepMind): Un modelo multimodal capaz de procesar texto e imágenes. Claude (Anthropic): Un modelo enfocado en la seguridad y la ética en la IA. Llama 2 (Meta): Un modelo de código abierto con diferentes tamaños y capacidades. Bard (Google): Otro modelo conversacional de Google. En resumen, los LLMs son una tecnología de inteligencia artificial muy poderosa que está transformando la forma en que interactuamos con el lenguaje y la información. Su capacidad para comprender y generar texto complejo con una fluidez casi humana los convierte en una herramienta clave en numerosos campos. Guía Profunda sobre los Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs) ¿Qué son exactamente? Un LLM es un tipo especializado de modelo de inteligencia artificial generativa diseñado para procesar, comprender y generar lenguaje humano. No solo “entiende” la gramática; aprende la semántica (el significado) y el contexto, permitiéndole realizar tareas de razonamiento y creatividad mucho más allá de una simple búsqueda de palabras clave. “Modelos”: Son construcciones matemáticas complejas (redes neuronales) con miles de millones de variables internas (parámetros), entrenadas para identificar patrones en datos secuenciales (como el texto). “de Lenguaje”: Su objetivo es predecir y generar secuencias coherentes de lenguaje (palabras, oraciones, párrafos, e incluso código informático). “Extensos”: Este término se refiere a dos aspectos fundamentales: la escala de los datos de entrenamiento (billones de palabras) y la complejidad del modelo (billones de parámetros). La Arquitectura Maestra: El Transformer Para entender cómo funcionan, debemos mirar “bajo el capó”. La gran mayoría de los LLMs modernos se basan en la arquitectura de red neuronal Transformer, introducida por investigadores de Google en 2017 en el famoso paper “Attention Is All You Need” (La atención es todo lo que necesitas). Los componentes clave del Transformer que los hacen tan poderosos son: Auto-Atención (Self-Attention): Esta es la verdadera “magia”. Permite al modelo, al procesar una palabra específica en una frase, “mirar” a todas las otras palabras de la frase (y más allá) y asignarles pesos de importancia para comprender el contexto. Ejemplo: En la frase “El banco de madera estaba en el parque cerca del banco Central”, la auto-atención permite que “madera” le diga al primer “banco” que es un mueble, y “Central” le diga al segundo que es una institución financiera. Mecanismo de Codificador-Decodificador: Tradicionalmente, los modelos de lenguaje tenían un codificador (para entender la entrada) y un decodificador (para generar la salida). Muchos LLMs modernos (como la serie GPT) son principalmente decodificadores: se enfocan en predecir el siguiente “token” (ver abajo) en base a todo lo que se ha visto anteriormente. Procesamiento en Paralelo: A diferencia de arquitecturas anteriores (como las RNN), los Transformers pueden procesar grandes fragmentos de texto al mismo tiempo, no secuencialmente palabra por palabra. Esto es fundamental para entrenar con cantidades masivas de datos de manera eficiente. Cómo se Construye un LLM: El Proceso de Entrenamiento El entrenamiento de un LLM es un proceso monumental que consta de varias etapas críticas: Recopilación y Preprocesamiento de Datos (El Corpus): Datos: Se alimentan con billones de tokens de texto provenientes de internet (Common Crawl), libros, artículos, repositorios de código (como GitHub), etc. Preprocesamiento: Los datos deben limpiarse de ruido, duplicados, datos personales y sesgos extremos antes de que el modelo los vea. Tokenización: El modelo no lee palabras; lee tokens. Un token puede ser una palabra entera, una sílaba o incluso un solo carácter. El texto de entrada se divide en una secuencia de tokens, que luego se convierten en representaciones numéricas (embeddings). Pre-entrenamiento (Pre-training – El Paso Gigante): Objetivo: El modelo aprende a predecir el siguiente token en una secuencia. Es una forma de aprendizaje auto supervisado. Se le presenta una frase a la que le falta la última palabra, y el modelo debe adivinarla. Ejemplo: “El cielo es de color ____”. Al principio, el modelo adivina al azar. Con billones de ejemplos, ajusta sus parámetros internos (pesos) para que “azul” sea la respuesta con mayor probabilidad. Lo que aprende: Al final de esta fase, el modelo tiene un conocimiento profundo de la gramática, la sintaxis, el estilo, el conocimiento del mundo y la capacidad de razonamiento básico. Sin embargo, todavía es solo un “completador de texto”, no un asistente útil. Ajuste Fino (Fine-tuning – El Refinamiento): Supervised Fine-tuning (SFT): El modelo se entrena más en un conjunto de datos más pequeño y curado de ejemplos de alta calidad (pares de instrucción-respuesta). Esto le enseña a seguir instrucciones. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): Esta fase es crucial para la seguridad y la utilidad. Los humanos evalúan y clasifican las respuestas del modelo. El modelo aprende a preferir respuestas útiles, veraces y seguras, y a evitar respuestas dañinas, sesgadas o inapropiadas. Conceptos Clave de Operación Ventana de Contexto (Context Window): Es la cantidad máxima de texto que el modelo puede “recordar” o procesar a la vez durante una conversación. Se mide en tokens. Cuanto mayor sea la ventana de contexto, más largos pueden ser los documentos que puede analizar y más coherente puede ser una conversación larga. (Ej: GPT-4o tiene una ventana de 128k tokens, suficiente para un libro pequeño). Embeddings (Representaciones Vectoriales): Son representaciones numéricas densas de tokens o fragmentos de texto. Capturan el significado semántico de una palabra de forma que palabras con significados similares estén cerca una de otra en un espacio multidimensional. Capacidades Ampliadas y Uso Las capacidades de los LLMs siguen expandiéndose: Creatividad e Innovación: Generar ideas para campañas de marketing, escribir poesía en el estilo de un autor, guiones de películas con giros argumentales. Razonamiento y Lógica Compleja: Resolver problemas matemáticos de varios pasos, depurar código intrincado, analizar argumentos lógicos y encontrar fallos. Análisis y Síntesis: Resumir informes financieros, extraer puntos clave de documentos legales, traducir no solo idiomas sino estilos (ej: legal a lenguaje coloquial). Multimodalidad (El Presente y Futuro): Los modelos más recientes (como Gemini de Google y GPT-4o) pueden procesar y generar no solo texto, sino también imágenes, audio, video y código, permitiéndoles tener una comprensión más rica del mundo. Ejemplos Destacados de LLMs Modernos Es útil conocer los principales actores: OpenAI: Pioneros con la serie GPT (Generative Pre-trained Transformer). GPT-4 / GPT-4o: Modelos multimodales de vanguardia, muy potentes en razonamiento y creatividad. Google: Fuertes competidores con una larga historia en IA. Gemini: Una familia de modelos diseñados desde cero para ser nativamente multimodales (Texto, Imagen, Video, Audio). Anthropic: Enfocados en la seguridad y la ética de la IA. Claude: Modelos conocidos por ser serviciales, inofensivos e integrados en herramientas empresariales. Meta (Facebook): Liderando el espacio de código abierto. Llama (Llama 2, Llama 3): Modelos de alto rendimiento que los desarrolladores pueden descargar y personalizar, democratizando el acceso a los LLMs. Otros notables: Mistral AI (eficientes y de código abierto), Cohere (enfocados en la empresa), DeepSeek. Limitaciones y Desafíos Alucinaciones: Los LLMs pueden generar información convincente pero completamente falsa. Esto se debe a que su objetivo es la probabilidad, no la verdad fáctica, y “completan” el texto basándose en patrones, no en una base de conocimientos verificada. Algo que confirma el hecho por el cuál en ParaMiWeb, ofrece Servicios web siempre programamos los trabajos en persona y usamos la IA para ayudar, NO para hacer el trabajo. Sesgo: Los modelos heredan los sesgos presentes en sus datos de entrenamiento. Esto puede llevar a que generen respuestas racistas, sexistas u ofensivas si no se controlan adecuadamente. Seguridad: Pueden ser engañados para generar contenido dañino, propaganda, código para malware o instrucciones para actividades ilegales. Costo y Recursos: El entrenamiento y el despliegue de estos modelos requieren cantidades masivas deLeer más

]]> 0 78b8c8a3249a25982fca6c0fc1392d65 https://paramiweb.com/actividad/p/3944/#acomment-10845 Sun, 16 Mar 2025 09:22:14 +0000 ¿Para que CMS lo necesitas? Para Wordpress tienes el GiveWP – https://es.wordpress.org/plugins/give/ . Lo use para una web de un partido político. Tener en cuenta que la cuenta Paypal debe ser de empresa y los impuestos que se pagan son elevados.

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